matlab代码续行-continuation_optimization:基于连续连续的优化

matlab代码续行基于连续连续的优化 约束优化问题的必要条件包括原始系统（约束和目标函数（al））和伴随系统。 通常将这种必要条件表述为非线性边值问题（BVP）。 应用离散化后，BVP被转换为一组非线性方程。 为解决此类非线性方程式而建立合理的初始猜测具有挑战性。 Kernévez和Doedel [1]提出了一种成功的连续方案来应对这一挑战，在该方案中，在一系列易于初始化的连续单独阶段的末尾找到了针对局部最优解的必要条件的解决方案。 特别是，第一轮行程是用平凡的Lagrange乘法器初始化的。 在[2]中，作者确定了伴随系统和原始系统的分阶段构建。 开发了用于代数，微分和积分算子及其伴随的预定义库。 该库可以自动生成必要条件。 使用连续连续法可以满足这样的条件。 此功能已在2017年11月发布的COCO中实现，COCO是基于MATLAB的用于数值延续的开源工具箱。 请参考COCO的更多信息。 在[3]中，作者将[1]中提出的连续延续方案推广到同时相等和不平等约束的情况。 提出的概括的一个关键推动力是使用互补函数定义松弛的互补条件，然后使用连续性来达到KKT理论所要求的极限。 此功能在